上週在二代學Club爐邊小聚做新手 AI 分享時，我把自己過去一段時間的使用方式重新整理了一次。

現在已經不焦慮AI，也沒有很在意「哪一個工具最強」。

ChatGPT、Claude、Gemini新模型不斷競爭，但本質還是自己要解決什麼問題，以及需不需要這麼多功能。

我現在跟 AI 討論之前，會先問兩個問題：

我要的是過程，還是結果？

答案在我自己身上，還是需要去外面找？

這兩題，會決定我接下來怎麼用。

我把這兩題放在一起看，一條軸是「過程／結果」，另一條軸是「內在／外在」。

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直接用幾個實際案例來說。
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一、Obsidian第二大腦：打造第二個自己

大部分人其實不用 AI 交付成果，只需要把一個還沒想清楚的方向拿出來聊。

我運用Obsidian做第二大腦，留下日記、做過的決策、當時為什麼這樣判斷，還有工作裡的觀察。

例如，某次為什麼選擇不接一個案子？跟一代討論後，我真正放不下的是哪個風險？一個計畫最後為什麼會往這個方向走？

人的記憶力是薄弱的，甚至跟金魚腦差不多，但透過AI加速建立檔案，也能搜索爬取，我可以請 AI 幫忙回頭整理：

我過去遇到類似事情時怎麼想？是不是一直卡在同一個盲點？現在的選擇，跟以前的原則有沒有衝突？

這樣有什麼好處？

當Ai不理解你時，給的答案是平均值，他是網路所有資料的結果，但一個問題背後的答案或成因，可能有你自己想要的方向

所以我把我的經驗、判斷、寫作方式全部放進去第二大腦，這時Ai不是把全世界的資料都記住，他會先區讀取記憶的經驗、判斷與思考累積結果。

學習也一樣，以前上完課，可能記了很多筆記，但過一陣子不一定找得到，更不一定想得起來當時為什麼覺得重要。

當我留下「我怎麼理解這件事」、「我還不懂什麼」，以後遇到新的問題時，才有機會接著往下想。

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二、AI 產結果「寫程式」先討論需求，再開始做

另一個情況，我不是只想討論，我就是需要一個結果。

例如 小公司的CRM+專案管理工具。

市面上有許多CRM，問題是這套 CRM 能不能真的符合你的公司？

又或者是小公司如我，只有一個人業務單位，怎麼去導昂貴的CRM

這時你知道公司怎麼接單、客戶怎麼分類、報價怎麼走，還有業務交接時最容易漏掉什麼。

通用 CRM 很快就能做出來，真正貼近公司的

我會先跟 AI 討論需求，確認到底要解決哪個問題，再做最小的改動。實際操作後，發現哪裡不對，再修改，不求一次完美。

不管是自己寫還是外包系統商，唯有心中有流程，才能做出好系統。

很多時候，系統會失敗，不是工程師不會寫，是我們自己也還沒想清楚到底要什麼。

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三、如何縮短他人成果跟自己的距離

上次提到我去聯聖聽陳教授分享外，雷蒙也是其中一位分享者，我看他簡報全部Ai製作後，還沒下課。我也成功請 AI 協助產生簡報視覺。

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以前看到別人好的東西，是回去自己規劃慢慢做，現在只要是網址、拍照，就可以先讓 AI去理解跟拆解架構，變成自己的東西。

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其實這過程也不複雜，玩Ai我自己認為只有一個心法：「不懂就問，一問再問。」

我能做這個嗎？他說可以，你可以怎麼做。

那我再問：根據你對我的了解，我適合怎麼做？

再問：那你能直接做給我審查嗎？

再問：哪邊可以更好或者優化呢？

當你持續研究，他也會持續迭代更了解你。

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四、科技在進步，經歷跟經驗還是根本

AI 可以幫每個人做出通用版本，只有真正懂公司的人，才有辦法做出最貼近現場的版本。

只有你走過或者真實學習到落地的，才會是你的資產

所以我現在不太會從「哪個工具最好」開始。

我會先問：我要跟 AI 多討論幾輪，還是要它直接做出一個成果？
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答案在我自己身上，還是要先向外找資料？
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你可以先挑一件公司裡每天都會遇到、卻一直沒有處理好的事情。
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把它說給 AI 聽，請它先問你問題。

先不要想著一次做出完整系統，先做一個小版本，拿回公司試。

工具會一直更新，但你對客戶、流程與現場限制的理解，會越用越深。這些才是我們真正能累積下來的東西。

如果你最近也在想公司哪件事可以開始用 AI，回信跟我說，或者告訴我對你有沒有幫助！

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